Nonstatin Low-Density Lipoprotein–Lowering Therapy and Cardiovascular Risk Reduction—Statement From <i>ATVB</i> Council
Notice bibliographique
Résumé
Pharmacological reduction of low-density lipoprotein (LDL) cholesterol using statin drugs is foundational therapy to reduce cardiovascular disease (CVD) risk. Here, we consider the place of nonstatin therapies that also reduce LDL cholesterol in prevention of CVD. Among conventional nonstatins, placebo-controlled randomized clinical trials showed that bile acid sequestrants, niacin, and fibrates given as monotherapy each reduce CVD end points. From trials in which patients' LDL cholesterol was already well controlled on a statin, adding ezetimibe incrementally reduced CVD end points, whereas adding a fibrate or niacin showed no incremental benefit. Among emerging nonstatins, monoclonal antibodies against proprotein convertase subtilisin kexin type 9 added to a statin and given for ≤78 weeks showed preliminary evidence of reductions in CVD outcomes. Although these promising early findings contributed to the recent approval of these agents in Europe and in North America, much larger and longer duration outcomes studies are ongoing for definitive proof of CVD benefits. Other nonstatin agents recently approved in the United States include lomitapide and mipomersen, which both act via distinctive LDL receptor independent mechanisms to substantially reduce LDL cholesterol in homozygous familial hypercholesterolemia. We also address some unanswered questions, including measuring alternative biochemical variables to LDL cholesterol, evidence for treating children with monitoring of subclinical atherosclerosis, and potential risks of extremely low LDL cholesterol. As evidence for benefit in CVD prevention accumulates, we anticipate that clinical practice will shift toward more assertive LDL-lowering treatment, using both statins and nonstatins initiated earlier in appropriately selected patients.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,005 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».